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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 809 - 818 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.809
이용수
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광학 흐름(Optical Flow) 기반 동영상 프레임 보간법은 실제 존재하는 프레임을 입력으로 받아, 추정된 광학 흐름을 통해 프레임 사이 임의의 시간에 해당하는 프레임을 생성하는 기술이다. 이러한 동영상 프레임 보간법은 주로 Vimeo90k, DAVIS 등과 같이 촬영된 카메라의 고도 정보가 크게 고려되지 않는 평면적 움직임만 존재하는 영상에 대해서 실험이 진행되었으며, 이때의 광학 흐름은 단편향적 움직임을 보인다. 그러나 드론 영상 등과 같이 촬영하는 카메라의 고도에 따라 피사체와의 거리가 변동되는 동영상은 광학 흐름이 단편향적인 움직임뿐만 아니라 수렴(Convergence)과 발산(Divergence)할 것으로 예상되는데, 이러한 광학 흐름에서 프레임 보간법의 성능 분석 실험은 부족하다. 따라서 본 논문은 드론 영상 등 카메라의 고도 정보에 따라 수렴과 발산 형태의 광학 흐름을 보이는 동영상을 통해 광학 흐름 기반 프레임 보간법의 성능 분석을 진행하고자 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 기술
Ⅱ. 배경 기술
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Dong, J., Ota, K., & Dong, M. (2023). Video frame interpolation: A comprehensive survey. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 19(2s), 1-31. doi: https://doi.org/10.1145/3556544
Niklaus, S., Mai, L., & Liu, F. (2017). Video frame interpolation via adaptive convolution. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 670-679). doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.244
Heo, J. G., Yun, G. H., Kim, S. J., & Jeong, J. U. (2022). Trend of research on video frame interpolation technology based on deep learning. Broadcasting and Media Magazine, 27(2), 51-61.
Zhai, M., Xiang, X., Lv, N., & Kong, X. (2021). Optical flow and scene flow estimation: A survey. Pattern Recognition, 114, 107861. doi: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107861
Huang, Z., Zhang, T., Heng, W., Shi, B., & Zhou, S. (2022, October). Real-time intermediate flow estimation for video frame interpolation. In European Conference on Computer Vision (pp. 624-642). Cham: Springer Nature Switzerland. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19781-9_36
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